matlab_matlab反归一化
最近在做神经网络，需要对训练数据进行归一化到[0.1 0.9]之间。虽然matlab有现成的归一化函数(mapminmax() premnmx)，但归一化到特定的区间，上述函数并不方便使用。由此萌生了自己编写归一化函数的想法。 本质上，常用的归一化就是线性变换。本文中以转化到[0.1 0.9]为例
y与x之间的关系为 y=ax+b y=ax+b，具体一下就是
y=0.9?0.1xmax?xminx+0.1xmax?0.9xminxmax?xmin
y=\frac{0.9-0.1}{xmax-xmin}x+\frac{0.1xmax-0.9xmin}{xmax-xmin}
x=xmax?xmin0.9?0.1y+0.9xmin?0.1xmax0.9?0.1
x=\frac{xmax-xmin}{0.9-0.1}y+\frac{0.9xmin-0.1xmax}{0.9-0.1} 对于单个值和向量来说，只要按照上面的公式转化就行，很简单。 但很多时候，我们需要归一化的是多维向量，比如训练数据的输入特征集 X=[X1,X2,...,XM]T X=[X_1,X_2,...,X_M]^T，其中 Xi X_i是行向量。最大值向量 max=[m1,m2,...] max=[m_1,m_2,...]，最小值向量为 min=[n1,n2,...] min=[n_1,n_2,...] 以2维向量为例，我们进行推导，得到：
[Y1Y2]=[a100a2]X+[b100b2]ones(size(X))
\left[ \begin{matrix} Y_1 \\ Y_2 \end{matrix} \right]=\left[ \begin{matrix} a_1&0 \\ 0&a_2 \end{matrix} \right] X + \left[ \begin{matrix} b_1&0 \\ 0&b_2 \end{matrix} \right] ones(size(X)) 写到这里，对于程序实现来说，并没什么卵用。接下来对两个系数矩阵进一步推导，这里的 a1,a2 a_1,a_2和 b1,b2 b_1,b_2对应每维向量的 a a和 b b
[a100a2]=(0.9?0.1)[m1?n100m2?n2]?1
\left[ \begin{matrix} a_1&0 \\ 0&a_2 \end{matrix} \right]=(0.9-0.1) \left[ \begin{matrix} {m_1-n_1}&0 \\ 0&{m_2-n_2} \end{matrix} \right]^{-1}
[b100b2]=[0.1m1?0.9n1000.1m2?0.9n2][m1?n100m2?n2]?1
\left[ \begin{matrix} b_1&0 \\ 0&b_2 \end{matrix} \right]=\left[ \begin{matrix} {0.1m_1-0.9n_1}&0 \\ 0&{0.1m_2-0.9n_2} \end{matrix}\right]\left[ \begin{matrix} {m_1-n_1}&0 \\ 0&{m_2-n_2} \end{matrix} \right]^{-1} 对于matlab来说，上面的对角阵非常容易实现 一堆恶心的公式到此结束，接下来上干货儿。以matlab为例，
function [ y, xmax, xmin ] = Normalize( x, xmax , xmin )
%NORMALIZE 利用max-min方法将数据归一化到[0.1,0.9]
% input: x---每行对应一个特征，每列为一个样本，
% output: nx---归一化数据，max---特征最大值，min---特征最小值
% created by Nie Zhipeng 2016.06.24
nxmin = 0.1;
nxmax = 0.9;
if nargin < 2
P = minmax(x);
xmin = P(:,1);
xmax = P(:,2);
end
K = (nxmax - nxmin) * inv(diag(xmax - xmin));
b = diag(nxmin * xmax - nxmax * xmin) / diag(xmax - xmin);
y = K * x + b * ones(size(x));
endfunction [ x ] = RNormalize( y, xmax, xmin )
%RNORMALIZE 恢复max-min方法归一化的数据
%input: nx---归一化的数据, 每行对应一个特征，每列对应一个样本
% max---特征最大值
% min---特征最小值
%Created by Nie Zhipeng 2016.06.24
nxmin = 0.1;
nxmax = 0.9;
K = 1/(nxmax-nxmin) * diag(xmax - xmin);
b = 1/(nxmax-nxmin) * diag(nxmax * xmin - nxmin * xmax);
x = K * y + b * ones(size(y));
end版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/183177.html原文链接：https://javaforall.cn